Selective Irrigation of Paranasal Sinuses in the Treatment of Recalcitrant Chronic Sinusitis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic rhinosinusitis (CRS) refractory to medical and surgical therapy is a challenging entity to treat. Topical antibiotics and anti-inflammatory drugs have been increasingly used in managing this disorder. The aim of this pilot study is to evaluate the role of maxillary sinus antrostomy tubes (MAST) in selectively irrigating paranasal sinuses with topical antibiotics with anti-inflammatory in treating recalcitrant CRS. A prospective clinical trial was performed at a tertiary referral center. METHODS: Thirteen patients with failed maximal medical and surgical therapies for chronic sinusitis were enrolled in the study. Endoscopic scores as well as the Sino-Nasal Outcome Test 16 (SNOT-16) scores were obtained before and 3, 8, and 16 weeks after maxillary sinus intubation with MAST. All patients received topical antibiotics with anti-inflammatory medication for 21 days. RESULTS: Statistically significant reductions in SNOT-16 and endoscopic scores were found before and after topical irrigations. Both scores continued to improve at the 8th and 16th weeks. CONCLUSION: Selective irrigation of maxillary sinuses using MAST is a viable alternative in treating recalcitrant CRS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».